hbase所谓的三维有序存储的三维是指：rowkey（行主键），column key(columnFamily+qualifier)，timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储。
1.rowkey。我们知道rowkey是行的主键，并且hbase仅仅能用个rowkey，或者一个rowkey范围即scan来查找数据。所以 rowkey的设计是至关重要的，关系到你应用层的查询效率。我们知道。rowkey是以字典顺序排序的。而存储的字节码，字典排序，我们知道，假设是字 母，那就是字母的顺序，比方，有两个rowkey，rowkey1:aaa222,rowkey2:bbb111,那么rowkey1是排在 rowkey2前面的，由于按字典，a排在b前面，假设rowkey2的第一位也是a，那么就依据第二位来比較，假设还相同，则比較第三为。后面相同。这 个理解了，我们在依据rowkey范围查询的时候，我们通常是知道startRowkey，假设我们通过scan仅仅传startRowKey ： d开头的。那么查询的是全部比d大的都查了，而我们仅仅须要d开头的数据，那就要通过endRowKey来限制。
2.column key
column key是第二维，数据按rowkey字典排序后，假设rowkey同样。则是依据column key来排序的。也是按字典排序。
我们在设计table的时候要学会利用这一点。比方我们的收件箱。我们有时候须要按主题排序。那我们就能够把主题这设置为我们的column key。即设计为columnFamily+主题.,这种设计。
3.timestamp
timestamp 时间戳，是第三维。这是个按降序排序的，即最新的数据排在最前面。这个就没有什么说的了。
本文章主要是简单说下rowkey的字典排序即（三维有序）
1.rowkey。我们知道rowkey是行的主键，并且hbase仅仅能用个rowkey，或者一个rowkey范围即scan来查找数据。所以 rowkey的设计是至关重要的，关系到你应用层的查询效率。我们知道。rowkey是以字典顺序排序的。而存储的字节码，字典排序，我们知道，假设是字 母，那就是字母的顺序，比方，有两个rowkey，rowkey1:aaa222,rowkey2:bbb111,那么rowkey1是排在 rowkey2前面的，由于按字典，a排在b前面，假设rowkey2的第一位也是a，那么就依据第二位来比較，假设还相同，则比較第三为。后面相同。这 个理解了，我们在依据rowkey范围查询的时候，我们通常是知道startRowkey，假设我们通过scan仅仅传startRowKey ： d开头的。那么查询的是全部比d大的都查了，而我们仅仅须要d开头的数据，那就要通过endRowKey来限制。
我们能够通过设定endRowKey为：d 开头。后面的依据你的rowkey组合来设定，通常是加比startKey大一位。
比方说rowkey设计为：用户ID-日期，那么查某个用户某天的数 据，startKEY为3231-20121212，endKey为:3231+201213,那么你查到的就是用户为3231在20121212这一天 的数据。
2.column key
column key是第二维，数据按rowkey字典排序后，假设rowkey同样。则是依据column key来排序的。也是按字典排序。
我们在设计table的时候要学会利用这一点。比方我们的收件箱。我们有时候须要按主题排序。那我们就能够把主题这设置为我们的column key。即设计为columnFamily+主题.,这种设计。
3.timestamp
timestamp 时间戳，是第三维。这是个按降序排序的，即最新的数据排在最前面。这个就没有什么说的了。
网上其它的博客也提到比較多。
本文章主要是简单说下rowkey的字典排序即（三维有序）